Birow hírek és elemzések keresése

A Google AI Overview (MI-áttekintések) bevezetése fordulópontot jelent az internet evolúciójában, és egy paradigmaváltást katalizál, amely a forgalomirányításon alapuló webről egy válaszközpontú ökoszisztémára való áttérést jelenti. Ez a generatív mesterséges intelligencia által vezérelt átalakulás alapjaiban változtatja meg azt a régóta fennálló szimbiotikus kapcsolatot, amely a keresőmotorok, a tartalomkészítők és a felhasználók között létezett.

A tudományos-fantasztikus irodalom lapjairól a valóság gyáraiba, raktáraiba és hamarosan talán otthonainkba lépve a humanoid robotika egy drámai átalakulás küszöbén áll. Ami tegnap még csak lenyűgöző technológiai demonstráció volt, mára a munkaerő-automatizálás és az ember-gép kollaboráció új korszakának reális ígéretévé vált.

Sencsen, Kína vezető technológiai központja, az autonóm járművek forradalmának élére állt. Ez azonban nem csupán a futurisztikus robotaxikról szól. A város agresszívan telepít autonóm technológiát, hogy fellendítse kulcsfontosságú iparágait és alapjaiban átalakítsa a városi szolgáltatásokat, a logisztikától a köztisztaságig.

Hány barátja van valójában az embernek? A Facebook-ismerősök száma több százra vagy akár ezerre is rúghat, de hány emberrel tartunk fenn valódi, mély kapcsolatot?

A Tesla Optimus robotja már képes ruhát hajtogatni, a Figure 01 pedig kávét főz, miután szóban megkérték rá. Ezek nem egy sci-fi film jelenetei, hanem a 2024-es év valósága. A humanoid robotika forradalma a küszöbön áll, és alapjaiban fogja átformálni a munkáról, a termelékenységről és a technológiáról alkotott képünket.

Miért olyan nehéz egy hétnél távolabbra megjósolni az időjárást? Hogyan lehetséges, hogy egy rendszerben egy apró, szinte mérhetetlen változás drámaian más végeredményhez vezet? Ezek a kérdések vezettek a modern tudomány egyik leglenyűgözőbb területének, a káoszelméletnek a megszületéséhez.

A 21. század egyik legnagyobb paradoxona, hogy miközben az emberiség a nap és a szél formájában szinte végtelen energiaforrással rendelkezik, addig az egyik legégetőbb kihívása éppen az energiaellátás biztonságának megteremtése.

Ockham borotvája, az az elv, amelyet gyakran úgy foglalnak össze, hogy „a legegyszerűbb magyarázat általában a legjobb”, az emberi gondolkodás egyik legelterjedtebb és leghasznosabb eszköze.

A „szingularitás” kifejezés túllépett a szűk tudományos körökön, és mára a populáris kultúra visszatérő motívumává vált: filmek, újságcikkek és közéleti viták gyakori témája. Gyakran drámai felhanggal ábrázolják, elszabadult mesterséges intelligencia és alapjaiban megváltozott emberi lét képeit idézve. Bár néha szenzációhajhász módon tálalják, a mögöttes koncepció komoly figyelmet érdemel, különösen a mesterséges intelligencia (MI) fejlődésének gyorsulásával.

A General Motors autonóm járművekkel foglalkozó leányvállalata, a Cruise, egy jelentős, 2023 októberében történt incidens után kihívásokkal teli útra lépett. A kezdeti erőfeszítések a fokozatos működési újraindításra, a bizalom helyreállítására és a biztonság fokozására összpontosítottak, miután egy gyalogosvontatási incidens országos leálláshoz vezetett. Azonban a GM későbbi stratégiai váltásai drámaian megváltoztatták a Cruise pályáját, ami a független robotaxi ambícióinak feladásában csúcsosodott ki 2024 végén és 2025 elején.

A játékelmélet, a stratégiai döntéshozatal matematikai modellje, számos fogalommal operál, amelyek segítenek megérteni az interakciók dinamikáját. Ezek közül az egyik legfontosabb és leggyakrabban emlegetett a zéró összegű játék. Ez a koncepció olyan helyzeteket ír le, ahol az egyik szereplő nyeresége szükségszerűen a másik szereplő veszteségét jelenti, a teljes "nyeremény" pedig állandó, azaz nulla. A zéró összegű játékok a versengés és a konfliktus alapvető modelljei, és számos területen, a sporttól a gazdaságon át a politikáig, relevánsak.

Láttál már olyan robotot, animációs figurát, vagy éppen videojáték-karaktert, ami annyira élethű volt, hogy már szinte zavaróan hatott? Nem tudtad eldönteni, hogy emberi-e vagy sem, és ez a bizonytalanság furcsa, nyugtalanító érzést keltett benned? Ha igen, akkor nagy valószínűséggel megtapasztaltad az "uncanny valley", azaz a "hátborzongató völgy" jelenségét. De mi is ez pontosan, és miért vált ki belőlünk ilyen erős reakciót?

Gondoltál már arra, hogy a modern technológia, amely elvileg megkönnyíti az életünket és időt takarít meg nekünk, valójában miért nem eredményez több szabadidőt? Miért dolgozunk ugyanolyan sokat, vagy talán még többet, mint a nagyszüleink, annak ellenére, hogy mosógépek, mosogatógépek, számítógépek és okostelefonok vesznek körül minket? A válasz egy, már az ipari forradalom idején felismert jelenségben rejlik, amelyet Jevons-paradoxonnak nevezünk.

A Reverse Polish Notation (RPN) egy hatékony módszer matematikai kifejezések kiértékelésére, melynek lényege, hogy a műveleti jelek az operandusok után következnek. Ez a megközelítés lehetővé teszi a zárójelek mellőzését, így egyszerűbbé és átláthatóbbá válik a számítási folyamat. Bár elsőre eltérőnek tűnhet, az RPN alkalmazása jelentősen felgyorsítja a műveletek végrehajtását, különösen a számítógépes rendszerek és programozható számológépek terén.

A mesterséges intelligencia fejlődése egyre inkább lehetővé teszi, hogy az LLM modellek bonyolult matematikai problémákat is megoldjanak. De vajon mennyire képesek egy általános iskolai versenyfeladat logikai kihívásainak megfelelni? Egy korábbi tesztben már megvizsgáltam a különböző modellek teljesítményét, most pedig az OpenAI új O3 modellje kapcsán végeztem el egy friss összehasonlítást.

Az OpenAI nemrégiben bemutatta az o3-mini modellt, amely az érvelési képességekre optimalizált mesterséges intelligencia rendszerek sorában egy újabb lépést jelent. Az új modell különösen azoknak lehet hasznos, akik technikai vagy tudományos problémák megoldására keresnek AI-alapú támogatást.

Sokan a videokártyákat még mindig a játékokkal azonosítják, pedig a GPU-k sokkal többre képesek. Építésükből adódóan kiválóan alkalmasak a párhuzamos számításokra, ami elengedhetetlen a mélytanulási modellek betanításához és futtatásához. Gondoljunk csak bele: egy modern LLM több milliárd paraméterrel rendelkezik, és ezeket a paramétereket mind egyszerre kell kezelni. Ez a fajta párhuzamos feldolgozás a GPU-k igazi erőssége, míg a hagyományos CPU-k (központi processzorok) ebben a tekintetben elmaradnak.

A gépi tanulás és a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) előretörése egy olyan számítástechnikai kihívást teremtett, amelynek megoldása sokkal több, mint egy egyszerű hardverfejlesztési kérdés. Az elmúlt évek mesterséges intelligencia robbanása olyan speciális számítási igényeket támasztott, amelyekre jelenleg szinte kizárólag az NVIDIA talált megoldást.

A háttértárolók fejlődése során számos csatlakozási technológia jelent meg, amelyek mind a sebesség, mind a hatékonyság terén forradalmi változásokat hoztak. A SATA, SAS és M.2 csatlakozások ma is a legelterjedtebb megoldások közé tartoznak, de melyik mire való, és miben különböznek egymástól?

A nagy nyelvi modellek (LLM-ek) hatékony működéséhez elengedhetetlen a súlyok megfelelő tárolása és feldolgozása. A választott számformátum közvetlen hatással van a modell memóriaigényére, számítási sebességére és pontosságára. Az évek során az FP32-t fokozatosan felváltotta az FP16 és a BF16, míg az inferencia optimalizálása érdekében egyre elterjedtebbek az INT8 és alacsonyabb bitmélységű kvantált formátumok.